이 무료 eBook – KDnuggets로 데이터 과학을 위한 데이터 정리 및 전처리 알아보기

Data Science Horizons는 최근 통찰력 있는 새 전자책을 발표했습니다. 데이터 과학 초보자를 위한 데이터 정리 및 전처리 데이터 과학 파이프라인의 중요한 초기 단계에 대한 포괄적인 소개를 제공합니다. 이 가이드에서 독자는 효과적인 예측 모델을 구축하고 분석에서 신뢰할 수 있는 결론을 도출하는 데 데이터를 적절하게 정리하고 전처리하는 것이 왜 중요한지 배우게 됩니다. eBook은 분석 준비 과정에서 데이터를 수집, 정리, 통합, 변환 및 축소하는 일반적인 워크플로를 다룹니다. 또한 이 프로세스를 과학만큼이나 예술로 만드는 데이터 정리 및 전처리의 반복적 특성을 탐구합니다.

왜 그런 책이 필요한가요?

본질적으로 데이터는 지저분합니다. 회사와 조직에서 매일 수집하는 종류의 실제 데이터는 부정확성, 불일치 및 항목 누락으로 가득 차 있습니다. 속담처럼 "쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다." 더럽고 부정확한 데이터를 예측 모델에 제공하면 모델의 성능과 정확도가 저하됩니다.

eBook의 주요 하이라이트는 데이터 조작, 시각화, 기계 학습 및 누락된 값 처리에 사용되는 주요 Python 라이브러리의 실습 시연입니다. 독자는 Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, Missingno와 같은 필수 도구에 익숙해질 것입니다. 이 안내서는 독자가 이전 장에서 다룬 모든 개념과 기술을 적용할 수 있도록 하는 사례 연구로 결론을 내립니다.

데이터 정리 및 전처리 일반적인 데이터 품질 문제를 해결하기 위한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 누락된 값 처리, 이상값 감지, 데이터 정규화 및 크기 조정, 기능 선택, 변수 인코딩, 불균형 데이터 세트의 균형 조정을 위한 기술을 탐색합니다. 독자는 데이터 무결성 평가, 데이터 세트 병합, 왜곡된 분포 및 비선형 관계 처리에 대한 모범 사례를 배우게 됩니다. Python 코드 예제를 통해 독자는 데이터 이상을 식별하고, 누락된 데이터를 대치하고, 기능을 추출하고, 지저분한 데이터 세트를 분석 준비가 된 형태로 전처리하는 실제 경험을 얻을 수 있습니다. 사례 연구는 모든 주요 개념을 엔드 투 엔드 데이터 정리 및 사전 처리 워크플로로 연결합니다.

데이터 과학자 툴킷의 핵심은 일반적인 데이터 품질 문제를 식별하는 능력입니다.

데이터 과학 초보자를 위한 데이터 정리 및 전처리 데이터 과학에 입문하고 싶지만 여전히 복잡하고 불완전한 실제 데이터를 다루는 요령을 터득해야 하는 모든 사람이 시작하기에 좋은 곳입니다. 이 가이드는 원시 데이터를 최상의 형태로 가져오는 핵심을 안내하므로 실제로 어딘가에 도달할 수 있습니다. 마지막에 도달할 때쯤이면 데이터를 제XNUMX의 천성처럼 정리하고 전처리하는 데 필요한 모든 노하우를 갖게 될 것입니다. 더 이상 불안정하고 오류로 가득 찬 데이터에 얽매일 필요가 없습니다! 이 eBook이 제공하는 기술을 사용하면 가장 다루기 힘든 데이터 세트도 제출하고 전문가처럼 의미 있는 통찰력을 추출할 수 있습니다.

현장에 처음 입문했거나 기술 수준을 높이고자 하는 경우, 데이터 과학 초보자를 위한 데이터 정리 및 전처리 데이터 과학 라이브러리에 매우 귀중한 추가 기능입니다.

 
 
매튜 메이요 (@mattmayo13)는 데이터 과학자이자 획기적인 온라인 데이터 과학 및 기계 학습 리소스인 KDnuggets의 편집장입니다. 그의 관심 분야는 자연어 처리, 알고리즘 설계 및 최적화, 비지도 학습, 신경망, 기계 학습에 대한 자동화된 접근 방식입니다. Matthew는 컴퓨터 공학 석사 학위와 데이터 마이닝 대학원 학위를 보유하고 있습니다. kdnuggets[dot]com의 editor1에게 연락할 수 있습니다.
 

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• 출처: https://www.kdnuggets.com/2023/08/learn-data-cleaning-preprocessing-data-science-free-ebook.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=learn-data-cleaning-and-preprocessing-for-data-science-with-this-free-ebook